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以智能技术推动军事科技信息创新发展
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摘要:长期以来,科技信息一直是推动科技发展的先遣队。站在改革强军的时代关口,面对新一轮科技革命和加快军事智能化发展、实现军队建设全面创新超越的需求,军事科技信息工作应该
长期以来,科技信息一直是推动科技发展的先遣队。站在改革强军的时代关口,面对新一轮科技革命和加快军事智能化发展、实现军队建设全面创新超越的需求,军事科技信息工作应该在理念、方法、手段、模式等方面解放思想、积极创新、快速转型,特别是要高度重视智能化技术运用,努力通过“智能+”实现领域实力的弯道超车和全面提升。
1 智能技术已成为科技信息发展的重要推动力
从科技信息行业发展看,随着各国大数据战略实施和科研第四范式发展转型,科技信息服务正加速推进传统文献碎片化、异构数据整合化、领域知识关联化。在技术方面,随着大数据、人工智能等技术的逐渐完善和应用实践,文献报告机器助手、信息自动推荐系统、学科关联知识挖掘系统等逐渐成熟,服务内容精准化、专业化、方案化以及服务方式泛在化、层次化等趋势明显,科技信息服务智能化已成为未来发展的大趋势。
欧美等发达国家非常重视智能技术在科技信息领域的运用,开展了一系列着眼未来的关键技术攻关项目并已形成一批初步成果。
2011年,美国情报高级研究计划局(IARPA)与美国情报总监办公室(ODNI)联合启动“科技动向理解与预测”(FUSE)项目,旨在通过持续挖掘各研究领域、多语种的科技文献和专利信息,依托大数据智能分析技术,发现最新研究动态和热点,定期评估新兴技术发展前景,预测潜在的颠覆性技术。该项目于2015年8月完成,其对3年内技术重要性预测的准确率达到45%。2013年,美国高级研究计划局(DARPA)推出“文本深度发掘与过滤”(DEFT)项目,开发能够更好理解人类语言的深度学习技术,帮助情报分析师快速处理大量文本和语音信息,了解“人物、时间、地点、事由”等关键信息并解读一些模糊的说法或者暗示。该项目2013—2018年累计投资超过1.1亿美元。2014年,DARPA启动“全球定量分析”(QGA)项目,采用先进的机器学习技术,从大量开源数据中生成情报,实现对新型威胁的态势感知和重大事件预测。2016年,DARPA发布“知识表示”项目,重点开发在统一的知识框架内表示异构数据和知识的数学工具。欧洲方面,2006年英国国防部启动“科学技术水平扫描”项目,旨在通过扫描海量科技文献关注科学技术的新进展,特别是那些可能被忽视和有国防应用潜力的科学机遇,对国防部科技视野中空白区域的新动向进行早期评估。2015年,欧洲防务局推动“技术观察”活动,开发可视化技术观察工具,为欧洲防务局开展近期和中期技术评估、技术优先级评判等提供支撑。
诸如此类的规划和项目还很多。可以看出,随着大数据、人工智能等现代信息技术的迅猛发展,机器学习、自然语言理解、分布式计算等新兴技术已经越来越多地应用于科技信息的挖掘分析当中,为深化科技信息应用能力提供了新的思路和方法。
2 从战略高度认识“智能+军事科技信息”的重要意义
2.1 智能技术的突破能力是军事科技信息能力增长的核心决定因素
当今世界,没有信息化就没有现代化。长期的实践证明,军事科技信息能够在服务宏观管理和战略谋划方面发挥决策支持作用,在服务国防尖端技术研发方面发挥科技先导作用,在服务军事斗争准备方面发挥信息保障作用,在服务国防科技知识普及方面发挥知识传播作用。多年来,以信息检索、信息采集、信息处理、文本挖掘、知识管理、信息集成服务、个性化推荐等技术为代表的科技信息技术,在服务科技信息资源建设、创新科技情报研究模式、打造科技信息服务模式与手段、推动科技信息工作快速发展中发挥了重要作用,为科技信息工作更好服务于决策层、用户个体等不同层面提供了坚实保障,是科技信息工作走向网络化、信息化、数字化的重要依靠。
从前面的分析可以看出,全球科技信息已经向信息化、智能化大幅推进。大数据、人工智能等技术的兴起为科技信息技术发展带来了新的春天。规模快速增长的海量数据,以及挖掘和利用价值的不可估量,使得信息自动采集、信息分类、关系挖掘、脉络分析等一系列大数据技术成为信息科技关注的热点;脑科学、神经网络、推理与仿真等技术研究的日趋深入与成熟,为智能技术走进并服务于科技信息领域提供了现实可能。面对时代潮流,一方面军事科技信息通过智能技术的广泛介入实现能力大幅跨越已经成为可能,智能技术的支撑乃至决定作用日趋明显;另一方面,如何在中短期内大幅提升我军对科技信息智能挖掘与服务技术的全局把控能力,使智能技术成为推动军事科技信息向智能分析与服务转型的加速器和主动力,已经成为深入挖掘军事科技信息战略作用,加快释放其巨大潜能,推动实现军事科技信息工作根本性、革命性变革的重要抓手和突破方向,“智能+军事科技信息”必须提上发展日程。
文章来源:《中国科技信息》 网址: http://www.zgkjxx.cn/qikandaodu/2020/1121/1252.html